户身份与行为数据，才能准确理解用户意图。 3. 在线客服、机器人、呼叫中心、 CRM 、工单一体化，统一的服务后台。 Web 用户 电话用户 微信用户 WAP 用户 APP 用户 提高转化率 关键在于把最佳的用户分配给最佳的客服 1. 不同的用户，存在会员等级、来源渠道、需求类别、关键行为、所处业务节点等差异； 2. 不同的客服，存在分工、响应时长、用户满意度、转化率、工作负荷、在线状态等差异； 可根据用户来源渠道、地域、搜索关键词匹配客服； • 可根据发起页、咨询入口匹配客服； • 可根据客服工作负荷状态分配； • 根据用户满意度、转化率等因素制定客服优先级。 提升用户满意度 关键在于让客服高效工作 1. 客服接待压力大，只有高效工作，快速响应，才能确保用户体验； 2. 智能应答、智能输入、人机配合、共享知识库、跨岗位协同（转接、多人会话、生成工单）， 让客服资源高效协同，是提高用户满意度的必由之路。

传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 标。实施全面的安全协议（如供应商安全审计和 高级多因素身份验证），能够确保数据和系统在 日益复杂的威胁面前保持安全。 投资关键的AI赋能技术 重塑人与技术的协作模式 向自主智�供应链转型成功的关键在于企业 如何培养人才，以适应这场重塑工作体验、学习方 式和技能再造的劳动力变革。供应链专家应尽早参 与进来，以便在使用和优化这些系统的一线员工之 间建立信任。技术本身无法保证转型成功，必须通 能够运用AI驱动的场景规划、实时风险感知和动 态网络优化来最大限度地减少中断。这使得企业 能够以算法驱动的方式调整采购策略、重新规划 物流路径并校准库存水平，同时最大限度地减少 人工干预。 关键在于，要突破基于传统能力和现有运营 约束进行优化的局限。仅仅着眼于自动化那些孤 立（且往往不相关）的流程，通常只能带来局部 的、微小的改进，而无法创造新的企业级价值。 反之，若能聚焦于供应链必须达成的关键成果，

⚫ 开源策略吸引全球 20 万开发者，形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.技术特性：AI 界的“六边形战士” DeepSeek 之所以成为现象级 AI 工具，关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 了突破性平衡： 技术黑话翻译： ⚫ MoE 混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA

不确定的“奇 点”，迎来突然的爆发，就如同过去十年的卷积神经网络和大模型。当前的我们不得不思索：未来 十年的“奇点”可能出现在哪里呢？ 正如华为《智能世界 2035》所言，迈向通用人工智能，关键在于走向物理世界。其机遇可能 有三： 第一，更有效地感知世界。便携式拍摄设备（如手机）的普及，创造了丰富的电子图片，为 ImageNet 的构建及卷积神经网络的出现打下了基础；电子显微镜对蛋白质结构进行了高精度解析， 流程运作领域已经展现出了非常大的潜力。未 来十年，智能体将发展为侧重实践的行动系统。 此时人机之间的决策权将发生实质性迁移，智 能体获得更多直接与物理世界交互决策的能力， 能够自主闭环执行多类任务。 智能体的未来发展，关键在于攻克三大交 织融合的核心挑战：多智能体协同（通信与协 作）、云端环境交互（探索与执行），以及长 程推理认知（规避偏差累积与组合爆炸）。这 三者共同构成了通向高级智能的道路上必须逾 越的障碍。 通的“桥梁”，成为碳基生命与硅基生命交融的入口，推动人类迈入一个全新的感知与交互时代。 交互方式：从平面到空间、从单模态到多模态 15 交互范式的更新为虚实融合打开了入口， 而要进一步深化，关键在于感官维度体验的全 面升级，将带来更多创新的交互设备，如感知 精细手势的指环、感知脉搏的项链、超轻量的 3D 眼镜、脑机设备等。 视觉：通过全息显示、光场重建等先进方 式，让用户在任何角度都能获得真实景深和空

然后，根据这个策略逻辑，逐一扫描价值网现状并进行客观评估，找出当前价值网中存在的问题 和改进点。最后，为了避免对旧价值网的依赖，需要持续优化和改进价值网，以实现更高的效率 和价值。因此，价值网法的实施关键在于运用飞轮法明确策略逻辑、客观评估价值网现状，并持 续优化改进。 表盘对阐述的结果和预期进行校正，可以确保达到预期效果。这种反馈机制可以及时发现问题并 加以解决，避免浪费时间和资源。在这里，整

动型”，典型的行业是美妆、运动。在这两个 行业中，如果分析商家、品牌的分布，会发现 头部品牌基本上占领了 30-40% 的份额，大品 牌效应集中。这些品类的货品数量较少，大部 分产品属于标品，吸引消费者的关键在于品牌 安糖 淘宝天猫商家品牌 策略部总经理 ｜ 15 实训营 │ Practice 传递出的调性、价值观，及与消费者的情感联 结等。因此，对于这一产业类型而言，内容运 营的能力、品牌广告的投放与运作能力、品牌

这类顶尖人工智能（AI）技术与机器人技术相结合，正在从根 本上改变传统的化学研发流程。这场变革贯穿整个研发管线——从小规模实验室中 最初的假设生成与分子设计，到工业规模生产中的工艺优化和质量控制。关键在于通 过数据驱动洞察与自动化实验及制造的协同整合，实现研发效率与成果的飞跃。 请务必阅读报告末页的重要声明 6 / 29 行业研究|行业深度研究 图表1：AI+机器人效率革命示意图

东吴证券研究所 行业深度报告 24 / 28 图50：智能前端摄像机对比 数据来源：海康威视官网，东吴证券研究所 云边结合的趋势下，前端智能芯片迎来更大机会。云边结合的关键在于将视频分析 的能力从完全云端分析到云端终端一起分析，因此前端的 AI 能力重要性将显著增加。 实现前端 AI 能力，前端设备内置的 AI 芯片必不可少。 图51：智能安防产业链 图52：智能安防产业链全景图

在铁道运营和资源配置的优化过程中，数据驱动决策支持发挥 着至关重要的作用。通过对铁路沿线的实时数据进行收集、分析和 处理，可以为运营管理者提供更为精准和科学的决策支持。 首先，数据驱动决策支持的关键在于全面的数据收集。这包括 列车运行数据、客流量信息、货运量、设备状态、天气情况等。通 过物联网（IoT）技术，实时收集这些数据，并将其汇总到中央数 据平台，形成数据湖。 其次，利用数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析。 确保系统有足够的处理能力应对突发流量。 4. 稳定性测试：在长时间运行情况下，观察系统是否会因持续负 载而发生性能下降或崩溃。建议进行至少 24 小时的不间断测 试，并记录期间的各项指标。 对于压力测试，其关键在于验证系统在极端条件下的稳定性和 鲁棒性，具体方法如下：  逐步增加负载：从正常负载开始，每隔一段时间逐步增加并发 用户数，直到达到系统的最大承载上线，并记录此过程中各项 性能指标的变化。此过程可以参考以下示例： 性化推介与导览服务，促进沿线经济发展。 未来，铁路沿线实景三维 AI 大模型的发展将朝着更为智能、 高效、可持续的方向迈进，通过不断的技术创新与模式优化，推动 铁路事业的现代化进程。在这一过程中，关键在于各方的合作与共 建，通过资源共享，实现多方共赢。 10.1 技术迭代与升级 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，技术的迭代与 升级是确保系统持续有效、适应不断变化需求的关键环节。未来的

面和精准的智能分析及决策支持。相较于单一模态的 AI 系统，多 模态 AI 大模型能够在面对复杂环境和任务时，提供更为丰富的上 下文信息与推理能力，从而大幅提升智能化应用的效果。 多模态 AI 大模型的关键在于其多层次的数据融合机制，包括 但不限于文本嵌入、图像特征提取、声音信号处理等。这些模块通 过共享和交互信息，支持生成更为准确的预测和决策。以图像和文 本结合的应用为例，模型不仅能理解图像内容，还能综合背景信息 生态环境相关信息，例如空气质量监测仪、水质分析仪、遥感影像 以及社会经济活动的数据。为了确保数据的准确性与时效性，数据 处理模块应包括实时数据清洗、数据融合与标注机制，以便形成统 一、标准化的数据集。这一阶段的关键在于实现跨模态数据的有效 整合，将不同形式的数据融合在一起，构建多维度的环境监测基 础。 在模型训练与优化阶段，借助深度学习和机器学习算法，构建 适用于生态环境的多模态 AI 大模型。此过程应重点考虑模型的可